Industrie, energie, logistiek: hoe Edge AI het connectiviteitsprobleem op locatie kan oplossen

Cloud computing en later het Internet of Things hebben de afgelopen twintig jaar de manier waarop in kritieke sectoren wordt gewerkt veranderd. Dat geldt onder meer voor de industrie, nutsbedrijven, transport en logistiek. Kunstmatige intelligentie lijkt de volgende grote stap te worden. Volgens het World Economic Forum kan AI in 2030 goed zijn voor 14 procent van het wereldwijde BBP.

Op de werkvloer ligt dat echter anders. Medewerkers die op afgelegen of moeilijk bereikbare locaties werken, hebben niet altijd een stabiele internetverbinding. Daardoor zijn cloudgebaseerde AI-toepassingen niet overal even praktisch inzetbaar.

Jerry Huang, Vice President van Getac Technology Corporation, gaat in op de mogelijkheden van Edge AI en de rol van robuuste apparaten met ingebouwde AI voor medewerkers die buiten de traditionele kantooromgeving werken.

1. Waarom loopt AI, dat sterk afhankelijk is van de cloud, op locatie tegen grenzen aan?

De meeste AI-modellen zijn nog sterk afhankelijk van de cloud. Dat is geen probleem in een normale kantooromgeving, maar op locatie kan de situatie heel anders zijn. Denk aan afgelegen terreinen, industriële installaties of andere plekken waar de connectiviteit beperkt is.

Een onderhoudstechnicus in een afgelegen gebied, een operator bij een industriële installatie of een logistiek medewerker op een moeilijk bereikbare locatie kan daardoor juist op het moment dat hij AI nodig heeft geen toegang krijgen tot de benodigde toepassingen.

2. Wat verandert Edge AI voor dit soort werkomgevingen?

Met Edge AI kunnen apparaten AI-toepassingen lokaal uitvoeren. De verwerking vindt dan plaats op het apparaat zelf, waardoor gebruikers sneller antwoord krijgen en minder afhankelijk zijn van connectiviteit.

Robuuste apparaten met een Neural Processing Unit (NPU) kunnen AI-taken lokaal verwerken, terwijl de traditionele processor andere toepassingen voor zijn rekening neemt. Dat maakt het mogelijk om AI ook te gebruiken op locaties waar de verbinding beperkt of tijdelijk niet beschikbaar is.

Wat betekent dat concreet voor medewerkers op locatie?

Neem een technicus die werkzaamheden uitvoert bij een afgelegen elektriciteitsstation. Tot nu toe moest hij eerst zelf een diagnose stellen en vervolgens technische documentatie doorzoeken. Met een robuuste Copilot+-pc kan hij het probleem in gewone taal beschrijven. De AI op het apparaat analyseert vervolgens de beschikbare documentatie en kan snel de relevante instructies tonen.

Dat bespaart tijd, maar kan ook helpen om werkzaamheden nauwkeuriger uit te voeren en stilstand te beperken. Experts hoeven bovendien minder tijd te besteden aan het zoeken naar informatie en kunnen zich richten op het oplossen van het probleem.

4. Welke voordelen biedt Edge AI naast productiviteit?

Edge AI kan ook bijdragen aan de beveiliging van gegevens en aan de zelfstandigheid van medewerkers op locatie. Doordat informatie rechtstreeks op het apparaat wordt verwerkt, blijft de gebruiker meer in controle over gevoelige gegevens. Een constante verbinding met de cloud is daarvoor niet nodig.

5. Wat is volgens Getac de belangrijkste uitdaging voor de toekomst van AI in deze sectoren?

De toekomst van AI draait niet alleen om de ontwikkeling van steeds krachtigere modellen. De technologie moet ook bruikbaar zijn op de plekken waar medewerkers haar daadwerkelijk nodig hebben.

Voor kritieke industriële sectoren kunnen robuuste Edge AI-oplossingen AI dichter bij de werkvloer brengen. Medewerkers krijgen zo toegang tot AI-toepassingen zonder volledig afhankelijk te zijn van connectiviteit. Juist voor werkzaamheden in uiteenlopende en veeleisende omgevingen kan dat een belangrijk verschil maken.